很多朋友对于池真库交易平台如何和如何打造高性能大数据分析平台不太懂，今天就由小编来为大家分享，希望可以帮助到大家，下面一起来看看吧！

本文目录

1. 如何经营管理好养鸡场
2. 如何打造高性能大数据分析平台
3. 人人都可卖货,海外社交电商将长出一个「超级平台」

一、如何经营管理好养鸡场

1、（1）雏鸡来源：能找到稳定供应优良健雏的场家是养肉鸡的前提。规模越大的肉鸡场，雏源问题越重要。实践证明，肉仔鸡饲养成绩的好坏，很大程度上取决于雏鸡质量。所以，对雏鸡质量及供雏的稳定上应事先做认真调查。

2、（2）交鸡途径：建场之前，先找到可以收鸡的加工厂，并签定购销合同。要了解清楚各场对肉鸡体重、出栏日龄及药残控制等方面的要求。肉鸡育成后，不能及时出栏将会造成损失。

3、（3）生产技术：虽然肉仔鸡饲养期只有6～8周，但饲养管理及疫病防治技术与种鸡或蛋鸡的育雏、育成有着很大的区别。由于饲养密度大，体重增长快的特点，对疫病防治和饲养管理的要求更高。有的农户或鸡场饲养蛋鸡多年，以养蛋鸡的办法来养肉鸡，结果造成严重亏损。

4、（4）饲料来源：在一般地区购买全价饲料已不成问题。但需对所购饲料的质量、稳定性、运输、价格作全面的了解。为了降低成本，鸡场或农户在具备一定的经验后，可以用预混料或浓缩料自行配制全价饲料，只是要制颗粒料，需投资一套制粒设备。

二、如何打造高性能大数据分析平台

大数据是最近IT界最常用的术语之一。然而对大数据的定义也不尽相同，所有已知的论点例如结构化的和非结构化、大规模的数据等等都不够完整。大数据系统通常被认为具有数据的五个主要特征，通常称为数据的5 Vs。分别是大规模，多样性，高效性、准确性和价值性。

据Gartner称，大规模可以被定义为“在本(地)机数据采集和处理技术能力不足以为用户带来商业价值。当现有的技术能够针对性的进行改造后来处理这种规模的数据就可以说是一个成功的大数据解决方案。

这种大规模的数据没将不仅仅是来自于现有的数据源，同时也会来自于一些新兴的数据源，例如常规(手持、工业)设备，日志，汽车等，当然包括结构化的和非结构化的数据。

据Gartner称，多样性可以定义如下：“高度变异的信息资产，在生产和消费时不进行严格定义的包括多种形式、类型和结构的组合。同时还包括以前的历史数据，由于技术的变革历史数据同样也成为多样性数据之一“。

高效性可以被定义为来自不同源的数据到达的速度。从各种设备，传感器和其他有组织和无组织的数据流都在不断进入IT系统。由此，实时分析和对于该数据的解释(展示)的能力也应该随之增加。

根据Gartner，高效性可以被定义如下：“高速的数据流I/O(生产和消费)，但主要聚焦在一个数据集内或多个数据集之间的数据生产的速率可变上”。

准确性，或真实性或叫做精度是数据的另一个重要组成方面。要做出正确的商业决策，当务之急是在数据上进行的所有分析必须是正确和准确(精确)的。

大数据系统可以提供巨大的商业价值。像电信，金融，电子商务，社交媒体等，已经认识到他们的数据是一个潜在的巨大的商机。他们可以预测用户行为，并推荐相关产品，提供危险交易预警服务，等等。

与其他IT系统一样，性能是大数据系统获得成功的关键。本文的中心主旨是要说明如何让大数据系统保证其性能。

大数据系统应该包含的功能模块，首先是能够从多种数据源获取数据的功能，数据的预处理(例如，清洗，验证等)，存储数据，数据处理、数据分析等(例如做预测分析，生成在线使用建议等等)，最后呈现和可视化的总结、汇总结果。

下图描述了大数据系统的这些高层次的组件：

当今的IT生态系统，需要对各种不同种类来源的数据进行分析。这些来源可能是从在线Web应用程序，批量上传或feed，流媒体直播数据，来自工业、手持、家居传感的任何东西等等。

显然从不同数据源获取的数据具有不同的格式、使用不同的协议。例如，在线的Web应用程序可能会使用SOAP/ XML格式通过HTTP发送数据，feed可能会来自于CSV文件，其他设备则可能使用MQTT通信协议。

由于这些单独的系统的性能是不在大数据系统的控制范围之内，并且通常这些系统都是外部应用程序，由第三方供应商或团队提供并维护，所以本文将不会在深入到这些系统的性能分析中去。

第一步，获取数据。这个过程包括分析，验证，清洗，转换，去重，然后存到适合你们公司的一个持久化设备中(硬盘、存储、云等)。

在下面的章节中，本文将重点介绍一些关于如何获取数据方面的非常重要的技巧。请注意，本文将不讨论各种数据采集技术的优缺点。

第二步，一旦数据进入大数据系统，清洗，并转化为所需格式时，这些过程都将在数据存储到一个合适的持久化层中进行。

在下面的章节中，本文将介绍一些存储方面的最佳实践(包括逻辑上和物理上)。在本文结尾也会讨论一部分涉及数据安全方面的问题。

第三步，在这一阶段中的一部分干净数据是去规范化的，包括对一些相关的数据集的数据进行一些排序，在规定的时间间隔内进行数据结果归集，执行机器学习算法，预测分析等。

在下面的章节中，本文将针对大数据系统性能优化介绍一些进行数据处理和分析的最佳实践。

最后一个步骤，展示经过各个不同分析算法处理过的数据结果。该步骤包括从预先计算汇总的结果(或其他类似数据集)中的读取和用一种友好界面或者表格(图表等等)的形式展示出来。这样便于对于数据分析结果的理解。

数据采集是各种来自不同数据源的数据进入大数据系统的第一步。这个步骤的性能将会直接决定在一个给定的时间段内大数据系统能够处理的数据量的能力。

数据采集过程基于对该系统的个性化需求，但一些常用执行的步骤是–解析传入数据，做必要的验证，数据清晰，例如数据去重，转换格式，并将其存储到某种持久层。

涉及数据采集过程的逻辑步骤示如下图所示：

●来自不同数据源的传输应该是异步的。可以使用文件来传输、或者使用面向消息的(MoM)中间件来实现。由于数据异步传输，所以数据采集过程的吞吐量可以大大高于大数据系统的处理能力。异步数据传输同样可以在大数据系统和不同的数据源之间进行解耦。大数据基础架构设计使得其很容易进行动态伸缩，数据采集的峰值流量对于大数据系统来说算是安全的。

●如果数据是直接从一些外部数据库中抽取的，确保拉取数据是使用批量的方式。

●如果数据是从feed file解析，请务必使用合适的解析器。例如，如果从一个XML文件中读取也有不同的解析器像JDOM，SAX，DOM等。类似地，对于CSV，JSON和其它这样的格式，多个解析器和API是可供选择。选择能够符合需求的性能最好的。

●优先使用内置的验证解决方案。大多数解析/验证工作流程的通常运行在服务器环境(ESB/应用服务器)中。大部分的场景基本上都有现成的标准校验工具。在大多数的情况下，这些标准的现成的工具一般来说要比你自己开发的工具性能要好很多。

●类似地，如果数据XML格式的，优先使用XML(XSD)用于验证。

●即使解析器或者校等流程使用自定义的脚本来完成，例如使用java优先还是应该使用内置的函数库或者开发框架。在大多数的情况下通常会比你开发任何自定义代码快得多。

●尽量提前滤掉无效数据，以便后续的处理流程都不用在无效数据上浪费过多的计算能力。

●大多数系统处理无效数据的做法通常是存放在一个专门的表中，请在系统建设之初考虑这部分的数据库存储和其他额外的存储开销。

●如果来自数据源的数据需要清洗，例如去掉一些不需要的信息，尽量保持所有数据源的抽取程序版本一致，确保一次处理的是一个大批量的数据，而不是一条记录一条记录的来处理。一般来说数据清洗需要进行表关联。数据清洗中需要用到的静态数据关联一次，并且一次处理一个很大的批量就能够大幅提高数据处理效率。

●数据去重非常重要这个过程决定了主键的是由哪些字段构成。通常主键都是时间戳或者id等可以追加的类型。一般情况下，每条记录都可能根据主键进行索引来更新，所以最好能够让主键简单一些，以保证在更新的时候检索的性能。

●来自多个源接收的数据可以是不同的格式。有时，需要进行数据移植，使接收到的数据从多种格式转化成一种或一组标准格式。

●和解析过程一样，我们建议使用内置的工具，相比于你自己从零开发的工具性能会提高很多。

●数据移植的过程一般是数据处理过程中最复杂、最紧急、消耗资源最多的一步。因此，确保在这一过程中尽可能多的使用并行计算。

●一旦所有的数据采集的上述活动完成后，转换后的数据通常存储在某些持久层，以便以后分析处理，综述，聚合等使用。

●多种技术解决方案的存在是为了处理这种持久(RDBMS，NoSQL的分布式文件系统，如Hadoop和等)。

●谨慎选择一个能够最大限度的满足需求的解决方案。

一旦所有的数据采集步骤完成后，数据将进入持久层。

在本节中将讨论一些与数据数据存储性能相关的技巧包括物理存储优化和逻辑存储结构(数据模型)。这些技巧适用于所有的数据处理过程，无论是一些解析函数生的或最终输出的数据还是预计算的汇总数据等。

●首先选择数据范式。您对数据的建模方式对性能有直接的影响，例如像数据冗余，磁盘存储容量等方面。对于一些简单的文件导入数据库中的场景，你也许需要保持数据原始的格式，对于另外一些场景，如执行一些分析计算聚集等，你可能不需要将数据范式化。

●大多数的大数据系统使用NoSQL数据库替代RDBMS处理数据。

●不同的NoSQL数据库适用不同的场景，一部分在select时性能更好，有些是在插入或者更新性能更好。

●具体的数据库选型依赖于你的具体需求(例如，你的应用程序的数据库读写比)。

●同样每个数据库都会根据不同的配置从而控制这些数据库用于数据库复制备份或者严格保持数据一致性。

●这些设置会直接影响数据库性能。在数据库技术选型前一定要注意。

●压缩率、缓冲池、超时的大小，和缓存的对于不同的NoSQL数据库来说配置都是不同的，同时对数据库性能的影响也是不一样的。

●数据Sharding和分区是这些数据库的另一个非常重要的功能。数据Sharding的方式能够对系统的性能产生巨大的影响，所以在数据Sharding和分区时请谨慎选择。

●并非所有的NoSQL数据库都内置了支持连接，排序，汇总，过滤器，索引等。

●如果有需要还是建议使用内置的类似功能，因为自己开发的还是不灵。

●NoSQLs内置了压缩、编解码器和数据移植工具。如果这些可以满足您的部分需求，那么优先选择使用这些内置的功能。这些工具可以执行各种各样的任务，如格式转换、压缩数据等，使用内置的工具不仅能够带来更好的性能还可以降低网络的使用率。

●许多NoSQL数据库支持多种类型的文件系统。其中包括本地文件系统，分布式文件系统，甚至基于云的存储解决方案。

●如果在交互式需求上有严格的要求，否则还是尽量尝试使用NoSQL本地(内置)文件系统(例如HBase使用HDFS)。

●这是因为，如果使用一些外部文件系统/格式，则需要对数据进行相应的编解码/数据移植。它将在整个读/写过程中增加原本不必要的冗余处理。

●大数据系统的数据模型一般来说需要根据需求用例来综合设计。与此形成鲜明对比的是RDMBS数据建模技术基本都是设计成为一个通用的模型，用外键和表之间的关系用来描述数据实体与现实世界之间的交互。

●在硬件一级，本地RAID模式也许不太适用。请考虑使用SAN存储。

数据处理和分析是一个大数据系统的核心。像聚合，预测，聚集，和其它这样的逻辑操作都需要在这一步完成。

本节讨论一些数据处理性能方面的技巧。需要注意的是大数据系统架构有两个组成部分，实时数据流处理和批量数据处理。本节涵盖数据处理的各个方面。

●在细节评估和数据格式和模型后选择适当的数据处理框架。

●其中一些框架适用于批量数据处理，而另外一些适用于实时数据处理。

●同样一些框架使用内存模式，另外一些是基于磁盘io处理模式。

●有些框架擅长高度并行计算，这样能够大大提高数据效率。

●基于内存的框架性能明显优于基于磁盘io的框架，但是同时成本也可想而知。

●概括地说，当务之急是选择一个能够满足需求的框架。否则就有可能既无法满足功能需求也无法满足非功能需求，当然也包括性能需求。

●一些这些框架将数据划分成较小的块。这些小数据块由各个作业独立处理。协调器管理所有这些独立的子作业

●该数据快越小，就会产生越多的作业，这样就会增加系统初始化作业和清理作业的负担。

●如果数据快太大，数据传输可能需要很长时间才能完成。这也可能导致资源利用不均衡，长时间在一台服务器上运行一个大作业，而其他服务器就会等待。

●不要忘了查看一个任务的作业总数。在必要时调整这个参数。

●最好实时监控数据块的传输。在本机机型io的效率会更高，这么做也会带来一个副作用就是需要将数据块的冗余参数提高(一般hadoop默认是3份)这样又会反作用使得系统性能下降。

●此外，实时数据流需要与批量数据处理的结果进行合并。设计系统时尽量减少对其他作业的影响。

●大多数情况下同一数据集需要经过多次计算。这种情况可能是由于数据抓取等初始步骤就有报错，或者某些业务流程发生变化，值得一提的是旧数据也是如此。设计系统时需要注意这个地方的容错。

●这意味着你可能需要存储原始数据的时间较长，因此需要更多的存储。

●数据结果输出后应该保存成用户期望看到的格式。例如，如果最终的结果是用户要求按照每周的时间序列汇总输出，那么你就要将结果以周为单位进行汇总保存。

●为了达到这个目标，大数据系统的数据库建模就要在满足用例的前提下进行。例如，大数据系统经常会输出一些结构化的数据表，这样在展示输出上就有很大的优势。

●更常见的是，这可能会这将会让用户感觉到性能问题。例如用户只需要上周的数据汇总结果，如果在数据规模较大的时候按照每周来汇总数据，这样就会大大降低数据处理能力。

●一些框架提供了大数据查询懒评价功能。在数据没有在其他地方被使用时效果不错。

●实时监控系统的性能，这样能够帮助你预估作业的完成时间。

6.数据可视化和展示中的性能技巧

精心设计的高性能大数据系统通过对数据的深入分析，能够提供有价值战略指导。这就是可视化的用武之地。良好的可视化帮助用户获取数据的多维度透视视图。

需要注意的是传统的BI和报告工具，或用于构建自定义报表系统无法大规模扩展满足大数据系统的可视化需求。同时，许多COTS可视化工具现已上市。

本文将不会对这些个别工具如何进行调节，而是聚焦在一些通用的技术，帮助您能打造可视化层。

●确保可视化层显示的数据都是从最后的汇总输出表中取得的数据。这些总结表可以根据时间短进行汇总，建议使用分类或者用例进行汇总。这么做可以避免直接从可视化层读取整个原始数据。

●这不仅最大限度地减少数据传输，而且当用户在线查看在报告时还有助于避免性能卡顿问题。

●重分利用大化可视化工具的缓存。缓存可以对可视化层的整体性能产生非常不错的影响。

●物化视图是可以提高性能的另一个重要的技术。

●大部分可视化工具允许通过增加线程数来提高请求响应的速度。如果资源足够、访问量较大那么这是提高系统性能的好办法。

●尽量提前将数据进行预处理，如果一些数据必须在运行时计算请将运行时计算简化到最小。

●可视化工具可以按照各种各样的展示方法对应不同的读取策略。其中一些是离线模式、提取模式或者在线连接模式。每种服务模式都是针对不同场景设计的。

●同样，一些工具可以进行增量数据同步。这最大限度地减少了数据传输，并将整个可视化过程固化下来。

●保持像图形，图表等使用最小的尺寸。

●大多数可视化框架和工具的使用可缩放矢量图形(SVG)。使用SVG复杂的布局可能会产生严重的性能影响。

像任何IT系统一样安全性要求也对大数据系统的性能有很大的影响。在本节中，我们讨论一下安全对大数据平台性能的影响。

–首先确保所有的数据源都是经过认证的。即使所有的数据源都是安全的，并且没有针对安全方面的需求，那么你可以灵活设计一个安全模块来配置实现。

–数据进过一次认证，那么就不要进行二次认证。如果实在需要进行二次认证，那么使用一些类似于token的技术保存下来以便后续继续使用。这将节省数据一遍遍认证的开销。

–您可能需要支持其他的认证方式，例如基于PKI解决方案或Kerberos。每一个都有不同的性能指标，在最终方案确定前需要将其考虑进去。

–通常情况下数据压缩后进入大数据处理系统。这么做好处非常明显不细说。

–针对不同算法的效率、对cpu的使用量你需要进行比较来选出一个传输量、cpu使用量等方面均衡的压缩算法。

–同样，评估加密逻辑和算法，然后再选择。

–明智的做法是敏感信息始终进行限制。

–在审计跟踪表或登录时您可能需要维护记录或类似的访问，更新等不同的活动记录。这可能需要根据不同的监管策略和用户需求个性化的进行设计和修改。

–注意，这种需求不仅增加了数据处理的复杂度，但会增加存储成本。

–尽量使用下层提供的安全技术，例如操作系统、数据库等。这些安全解决方案会比你自己设计开发性能要好很多。

本文介绍了各种性能方面的技巧，这些技术性的知道可以作为打造大数据分析平台的一般准则。大数据分析平台非常复杂，为了满足这种类型系统的性能需求，需要我们从开始建设的时候进行考量。

本文介绍的技术准则可以用在大数据平台建设的各个不同阶段，包括安全如何影响大数据分析平台的性能。

三、人人都可卖货,海外社交电商将长出一个「超级平台」

在中国社交电商率先走出一条成功的路线之后，这波浪潮会席卷全球吗？

Grand View Research指出，到2025年，全球去中心化的市场规模预计将达到5579亿美元，与2020年相比复合年增长率将达到28.8％——独立站成为最近的风口就是一大佐证。

从需求来看，参考国内社交电商的发展背景，消费升级下以消费者为中心的时代到来，搜索购物模式逐渐演变成发现式消费，流量呈现出去中心化的趋势，购物场景越来越分散；而作为社交电商模式中最重要的小B角色，海外市场中这类人群也越来越多，很多中小零售商甚至个人都希望建立起自己的私域流量池，通过卖货完成变现。

各项条件已经成熟，再加上海外消费者的购物习惯因为疫情发生变化，全球社交电商的发展迎来了好时机。中国社交电商的发展如火如荼，如果把目光转向全球，这无疑是有着更大想象空间的巨大市场。

海外去中心化趋势已经非常清晰。Paypal调查分析，2020年欧美等发达国家的去中心化社交电商会翻一番；而拉美、中东、非洲等新兴市场，因为缺乏中心化电商巨头，去中心化电商更是高速增长，未来3到5年将会贡献电商增量的30%—60%。

同时OC&C调查认为，1997年以后出生的Z世代，是独立的、无国界的一带，他们的购买行为更愿意发生在去中心化场景，而不是主流电商平台。这个倾向在千禧一代和更早的X世代中也越来越明显。该观点已经先在中国得到印证：各类APP、公众号、网红、KOL，私域流量以及现在火热的直播带货，碎片化、分散化的消费场景越来越多，电商流量的玩法也持续更新。

看准去中心化的趋势，市场上已经出现了很多公司帮助中小卖家更好地建立独立站，其中最具有代表性的就是Shopify。

不过，独立站并不等于社交电商——社交电商创造的真正的价值点在于，人人都可以成为一名卖货的小B。互联网时代每个人都是“媒体”，人人都有变现的价值，这意味着要让大部分非专业人士进入市场，他们没有选品能力，没有供应链，也没有履约能力。如何帮助他们以最低的门槛开店，成为海外社交电商模式崛起的关键。

因此，单纯建站提供的服务价值还不足以撬动市场。市场需要有一个在后端集中做“货”、建立统一的供应链和服务体系，并把能力开放给所有的流量个体的超级平台——这也是海外社交电商市场即将迎来的最大机遇。

社交电商虽然在流量上有所创新，但归根究底离不开零售本质。社交只是一种手段，货和服务才是根本。后端供应链尤为关键，从商品采购到用户交付，不同的供应链保障能力造成了不同的用户体验。参考国内社交电商市场的发展也可以看出，供应链将是社交电商可持续发展的核心。

而论供应链能力，中国制造在世界范围内都有着无可比拟的优势。基于中国制造的核心优势展开社交电商的服务，这是独属于中国创业者的机会。

在传统跨国贸易中，一直是大公司为核心参与主体。因为跨境生态具有几大特点：一是链条长，涉及供应链、物流、市场、运营、销售等多个复杂环节；二是跨度大，参与者需要具备商品、物流、支付、金融等所有能力。而随着互联网技术的发展，全球贸易呈现出更扁平、更便捷的趋势，跨境生意的门槛极大降低，让个人也有机会参与其中。

“消费者变成消费商”+“人人都可参与全球贸易”——在这两个趋势的叠加作用下，诞生了一个令人兴奋的全球社交电商新市场，也是不可错过的时代机遇。

面对这样的巨大机遇，自然已经有人跃跃欲试。

中国最早的B2B跨境电商交易平台之一「敦煌网」在今年8月8日上线了全新的赋能产品 MyyShop。「敦煌网」的野心正是打造这样一个“超级平台”：基于SaaS，MyyShop集成了优选货源、智能选品、快速履约、本地化服务以及社交分享等特性，能为小B提供一站式供应链及履约服务。

2020年9月21日敦煌网举行发布会正式推出全新跨境SaaS产品MyyShop

不过，海外并没有国内这么自成体系的成熟微商群体，在这个市场中，小B会有哪些不同？

「敦煌网」创始人兼CEO王树彤向36氪表示，MyyShop针对的小B有部分是在eBay或亚马逊上开店的商户，或者是独立建站的垂直电商平台，但他们并不是主流群体。 MyyShop最重要的服务对象是开店小白，他们并不具有专业卖货的经验，但具有把私域流量变现的强烈需求。这些小白属于新卖家，大多不具备完整的电商能力，包括商品、仓储物流、售后等。

MyyShop提供建站、采购、仓储、物流、清关、售后等一站式服务，帮助他们实现懒人开店——方便快捷地建立独立站，把平台商品库中合适的产品一键上架到店铺，用户下单之后，由 MyyShop一件代发。也就是说，通过 MyyShop，小B就可以很轻松地开启低门槛的创业。

问及如何获取这些小B，王树彤表示，在跨境这个领域，如何获取客户已经成为「敦煌网」非常核心的一个基础能力。

「敦煌网」成立于2004年，一直以来致力于赋能中小企业连接全球市场，提供数字营销、支付金融、海外仓储、跨境运输、关检汇税和咨询培训等全产业链服务。成立16年以来，平台汇聚了超220万卖家，以及来自222个国家和地区的3100多万采购商，在线商品数量超过3200万。

“B2B的商业模式可以理解为‘为成功而付费’，所以我们必须要有能力去找到这些客户，促成交易并完成履约，这样我们才能有自己的收入。过去16年我们一直专注在这件事上，也是我们非常擅长的方向。”她说道。

事实上，「敦煌网」还进一步把自己的获客能力变成了一个产品——扬帆平台。这个平台集结了在全球获客的各类大型渠道，还有很多社交平台、联盟平台、内容营销平台等。对于在海外获取小B客户，「敦煌网」经过多年积累已经具备了足够的优势，目前「敦煌网」在北美市场的小额B2B在线交易市场占有率也排名第一。

MyyShop负责人刘思军介绍，初期团队会基于数据分析，在Ins、Facebook等社交平台上主动寻找合适的小B人群，并为他们匹配合适的商品。比如在Facebook上有一个DIY五金配件的博主，有近一万个粉丝，在接受 MyyShop的服务之后，他开始尝试在日常DIY视频中进行相关商品销售，并取得了不错的成绩。

MyyShop对小B的粉丝数量并不做要求，除了博主，也可以是健身教练、线下门店店主，餐厅里的招待……甚至可以什么都不是，只是有很多亲戚朋友。目前 MyyShop已经在欧美等成熟市场和拉美、中东等新兴市场同时开展业务。

值得一提的是，过去几年「敦煌网」在全球开设了十多个数字贸易中心（Digital Trade Centre），这是一个集商品的展示、下单、售后服务为一体的线下中心，同时兼具仓储功能。在 MyyShop服务小B的过程中，这也可以成为一个保持沟通、增加黏性的有效方式。

海外用户在敦煌网位于洛杉矶的数字贸易中心（DTC）现场挑选礼服

刘思军认为，走到今天，技术型的建站已经没有门槛，只是一个必备的功能。对 MyyShop来说，更重要的是怎么样去帮助小B优选货源、智能推荐，甚至可以做一些轻度的定制，以及保证后续全套的跨境交易服务。

基于这16年来「敦煌网」对于市场数据的掌控，包括3100多万海外采购商对于平台上27个大品类、3200多万产品的偏好数据，MyyShop先天具备了在供给侧选品优势；在交付履约能力方面也已经打磨得非常成熟，目前「敦煌网」在全球有200多条物流线路，覆盖56个币种的28个支付解决方案，10余个海外仓，50多个国家的清关能力，能保证交付时效和售后等服务保障。

「敦煌网」过去16年专注在跨境交易领域的积累，对于如何选品、如何对接供应商、如何配套整个跨境电商交付的服务，以及如何与客户保持沟通和粘性等方面都具有非常成熟的经验，这是 MyyShop的核心竞争力，也是区别于市场上其他建站公司最大的差异化。

被 MyyShop这支新引擎驱动的，还有供应链上游的中国工厂、供应商和品牌商。

「敦煌网」创始人兼CEO王树彤向36氪介绍，过去20年，中国制造出海经历了三个不同的阶段：

第一阶段，是在2004年「敦煌网」成立之前，那时候中国对外贸易的OEM形态非常红火，一货车拉到某个国家很快就能卖完。这个阶段中，中国是名副其实的世界加工厂；

第二阶段，以「敦煌网」为代表的跨境电商兴起，去掉中间的层层环节，让中国制造企业可以直接对接海外的零售商或是个人消费者。在跨境电商的早期阶段，中国这种对外出口的业态可以叫铺货模式，这个阶段终于有了渠道，商品品类和数量都得到极大丰富，到今天「敦煌网」平台上已经有几千万款产品；

而第三阶段，品牌化成为出口关键词。

MyyShop的推出，对于中国品牌来说也提供了一个更好的展示机会。在供应链方面， MyyShop严选商品，筛选出注重品牌和服务的高质量工厂，帮助他们从铺货模式向严选和精品的模式转型升级，并能基于口碑得到更好的传播。

举个例子，ToolMall是深圳一家有“工匠精神”的中型工厂，专做极其细分的钻头类和关联配件，在eBay和亚马逊上销售，并注册了自己的品牌。但抄袭和不健康的价格竞争，让 ToolMall很痛苦。

而MyyShop的模式，通过智能选品的功能将ToolMall与注重内容运营的小B联系了起来——他们开始帮助ToolMall在海外社交媒体上传播那些展现他们产品质量、特殊工艺和功能的视频。很快，ToolMall的合金钻头、木工钻头被电动工具爱好者的社群发现，ToolMall接到了来自“发烧友”的订单，这是过去从未发生过的。

更大的意义是未来：“发烧友”带来的不只是订单，还有口碑，这将帮助 ToolMall这样的品牌健康成长。这是 MyyShop在中国品牌出海的过程中，能提供的一大价值。

MyyShop的严选是基于过去16年交易大数据的沉淀和算法优势，积累了精确的商品画像、店铺画像和用户画像。MyyShop既懂中国卖家，也懂海外小B和消费者，能基于智能算法帮助 MyyShop店主精准推荐，最终促成交易完成。

“我们对第三阶段的品牌化发展非常有信心。”王树彤表示，在订单和口碑之外， MyyShop还会为中国出海企业提供更多的增值服务，比如轻量化定制，设计与供应链的对接，金融服务，商品风控服务，营销和市场落地等。

MyyShop的想象力还不止于此。社交电商的模式可以总结为S2B2C：S是一个平台角色，统一把控选品、采购、仓储、发货、物流、售后等一系列流程；而中间的节点是所有自带私域流量的小B，只需要在前端做好内容营销者的角色。S与小B是紧密的合作关系，双方要一起服务于消费者，三者之间构建了一张高效的协同网络。

而这张协同网络的价值巨大——一方面，MyyShop严选的品牌能同时对接几十万甚至上百万的小B渠道网络，这将形成一种高势能的内容制造能力和商品推广能力；另一方面，小B是最接近海外消费群体的角色，最了解他们的需求，这也使得 MyyShop能以毛细血管的方式捕捉市场数据，并用数据反哺上游厂商。

从这个角度来说， MyyShop的模式对于帮助中国品牌出海具有非常大的意义。

网经社电子商务研究中心发布的《2019年度中国跨境电商市场数据监测报告》显示，2019年中国跨境电商市场规模达10.5万亿元，较2018年同比增长16.66%。其中，出口占比达到76.5%；而B2B与B2C的结构中，B2B占据八成的交易规模。也就是说，一直以来，跨境出口B2B都支撑起了跨境电商交易的半壁江山。

随着拉美、中东等新兴市场的快速发展，以及全球卖家的积极参与，未来跨境B2B电商仍然有非常大的发展空间。而王树彤认为，未来这个行业的增量将会来自以下几个方面：

首先是来自供应端。尤其是在今年疫情的推动下，很多传统工厂和供应商态度和意识发生了很大的改变，不得不更加积极地拥抱数字化。因为在特殊时期，这已经不是发展的问题，而是生存的问题——对企业而言，布局「敦煌网」这样的电商B2B平台成了自救的必要手段；

其次是来自于新技术和新的商业模式。随着技术的不断发展，跨境的服务生态也越来越完善。以「敦煌网」为例，因为技术的进步，全球支付、汇率、金融、物流等各个环节的服务都已经越来越平台化，这也使得企业进入这个市场的门槛越来越低；

最后，毫无疑问，社交电商将成为跨境B2B市场的一个重要增量。过去，大量小B没有机会参与其中，而在社交电商模式下，就算是个人创业也可以作为一个小B，加入到全球跨境贸易中。这些新的卖家群体，将极大促进跨境B2B市场的增长。

对于「敦煌网」来说，未来将采取中心化与去中心化双引擎战略并行的组合策略。

在已经跑了16年的中心化赛道上，虽然业务模型已经非常成熟，但「敦煌网」也在不断修炼内功，进一步优化包括运营效率、转化率等指标，并最终体现在收入的复合增长上。据介绍，过去三年，「敦煌网」在收入上基本实现了接近70%的复合增长率。在电商行业还在烧钱的时候，「敦煌网」仍然非常强调更加健康和稳健的发展。

而在去中心化这条新赛道，MyyShop探索的是全新的机会，以及新的全球化贸易方式。当前国际贸易出现了较为复杂的局面，在这样的背景下，过去16年跟这么多国家打交道，「敦煌网」也一直在思考一个问题：在全球化过程中，如何才能更容易被大家接受？

对此，王树彤提出了一个“大象与鲤鱼”的关系概念——如果在世界范围内，各个国家之间都是依靠大宗贸易往来，就好比在自然界都是大象与大象这种猛兽，互相容易发生碰撞；但如果贸易能够在数以千万计的中小企业之间完成，就好比在水里的鱼儿一样，大家就能够很轻松地做精细化调整，从而和平相处，共同繁荣。

MyyShop也是这样的理念——不像一个巨无霸式的靶子立在这些地方，而是像水一样，把中国互联网这么多年的商业模式的创新、工具的领先都赋能给海外本地中小零售商，帮助本地人服务于本地人，因为他们更懂自己国家的客户，可以更好地去服务于本地的消费者。MyyShop则通过打通全球微循环的这些毛细血管，很好地去渗透到全球市场。这是一条更易融入全球经济的路径。

“在跨境电商的上半场，可能会经历像中国电商一样，是以流量型经济和资源型经济为主的打法。但是我觉得在面向这么多国家落地的时候，未来其实比拼的不是说你能够打败谁，而是你能够帮助多少人，你能够连接多少人。下半场的逻辑和打法完全不同，游戏规则的关键词将是‘连接’。”王树彤说道。

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